에지 AI 및 에지 컴퓨팅이란?

에지 AI는 인공 지능의 가장 주목할만한 새로운 분야 중 하나이며, 데이터 전송으로 인한 개인 정보 보호 또는 지연 시간에 대해 걱정하지 않고 AI 프로세스를 실행할 수 있도록 설계되었습니다. 에지 AI는 클라우드에 접근하지 않고도 스마트 기기가 빠르게 입력에 반응할 수 있도록 해줍니다. 에지 AI의 정의는 간단하지만, 에지 AI를 가능하게 하는 기술을 탐구하고 에지 AI의 사용 사례를 살펴보면서 에지 AI를 더 잘 이해해 보겠습니다.

에지 컴퓨팅이란?

에지 AI를真正로 이해하려면 먼저 에지 컴퓨팅을 이해해야 합니다. 에지 컴퓨팅을 이해하는 최好的 방법은 클라우드 컴퓨팅과 비교하는 것입니다. 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 컴퓨팅 서비스를 제공하는 것입니다. 반면에 에지 컴퓨팅 시스템은 클라우드에 연결되지 않고 로컬 디바이스에서 작동합니다. 이러한 로컬 디바이스는 전용 에지 컴퓨팅 서버, 로컬 디바이스, 또는 인터넷 오브 씽즈(IoT) 디바이스일 수 있습니다. 에지 컴퓨팅을 사용하는优势는 여러 가지가 있습니다. 예를 들어, 인터넷/클라우드 기반 계산은 대기 시간과 대역폭으로 제한되지만 에지 컴퓨팅은 이러한 매개변수에 의해 제한되지 않습니다.

에지 AI란?

에지 컴퓨팅을 이해한 후에 에지 AI를 살펴보겠습니다. 에지 AI는 인공 지능과 에지 컴퓨팅을 결합한 것입니다. AI 알고리즘은 에지 컴퓨팅이 가능한 디바이스에서 실행됩니다. 이优势는 데이터가 실시간으로 처리될 수 있으며 클라우드에 연결할 필요가 없다는 것입니다.

대부분의 최신 AI 프로세스는 클라우드에서 실행되며大量의 컴퓨팅 파워를 필요로 합니다. 결과적으로 이러한 AI 프로세스는 다운타임에 취약할 수 있습니다. 에지 AI 시스템은 에지 컴퓨팅 디바이스에서 작동하므로 필요한 데이터 작업은 로컬에서 수행되며 인터넷 연결이 설정되면 전송됩니다. 이는 시간을 절약합니다. 딥 러닝 알고리즘은 디바이스 자체에서 작동할 수 있으며 데이터의 원천이 됩니다.

에지 AI는 점점 더 중요해지고 있습니다. 왜냐하면 점점 더 많은 디바이스가 클라우드에 접근할 수 없는 상황에서 AI를 사용해야 하기 때문입니다. 예를 들어, 공장 로봇이나 자동차에 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하는 경우를 생각해 보십시오. 이러한 상황에서 데이터 전송에 대한 지연 시간은 치명적일 수 있습니다. 자율 주행 자동차는 클라우드 연결에 의존하지 않고도 도로上的 물체를 감지해야 합니다. 빠른 응답 시간이 매우 중요하므로 디바이스 자체에 에지 AI 시스템이 있어야 합니다. 이 시스템은 클라우드 연결 없이도 이미지 분석 및 분류를 수행할 수 있습니다.

에지 컴퓨터가 클라우드에서 수행하는 정보 처리 작업을 맡을 때, 결과는 실시간으로 대기 시간이 낮고 처리 속도가 빠르다는 것입니다. 또한 데이터 전송을 가장 중요한 정보로 제한함으로써 데이터 볼륨을 줄이고 통신 중단을 최소화할 수 있습니다.

에지 AI와 인터넷 오브 씽즈

에지 AI는 5G와 인터넷 오브 씽즈(IoT)와 같은 다른 디지털 기술과 함께 작동합니다. IoT는 에지 AI 시스템이 사용할 수 있는 데이터를 생성할 수 있으며, 5G 기술은 에지 AI와 IoT의 발전에 필수적입니다.

인터넷 오브 씽즈는 인터넷에 연결된 다양한 스마트 디바이스를 말합니다. 이러한 디바이스는 모두 데이터를 생성하며, 이 데이터는 에지 AI 디바이스에서 사용할 수 있습니다. 에지 AI 디바이스는 또한 데이터를 일시적으로 저장하는 단위로 작동할 수 있으며, 데이터는 클라우드와 동기화될 때까지 저장됩니다. 데이터 처리 방법은 더 큰 유연성을 제공합니다.

5G는 에지 AI와 IoT의 발전에 중요한 역할을 합니다. 5G는 20Gbps의 속도로 데이터를 전송할 수 있으며, 4G는 1Gbps의 속도로 데이터를 전송할 수 있습니다. 5G는 또한 4G보다 더 많은 동시 연결을 지원하며(1km²당 1,000,000개 대 100,000개) 더 낮은 대기 시간(1ms 대 10ms)을 제공합니다. 이러한 4G와의 비교는 IoT가 성장함에 따라 데이터 볼륨도 증가하고 전송 속도도 영향을 받기 때문에 중요합니다. 5G는 더 많은 디바이스 간의 상호 작용을 가능하게 하며, 이러한 디바이스 중 많은 디바이스에는 에지 AI가 장착될 수 있습니다.

에지 AI의 사용 사례

에지 AI의 사용 사례는 데이터 처리가 로컬 디바이스에서보다 클라우드에서 더 효율적으로 수행되는 모든 경우입니다. 그러나 에지 AI의 가장 일반적인 사용 사례는 자율 주행 자동차, 자율 드론, 얼굴 인식, 디지털 어시스턴트와 같은 경우입니다.

자율 주행 자동차는 에지 AI의 가장 관련性 있는 사용 사례 중 하나입니다. 자율 주행 자동차는不断으로 주변 환경을 스캔하고 상황을 평가하며, 근처의 이벤트에 따라 트래픽을 조정해야 합니다. 실시간 데이터 처리는 이러한 경우에 매우 중요하므로, 자동차의 에지 AI 시스템은 데이터 저장, 조작, 분석을 담당합니다. 에지 AI 시스템은 레벨 3 및 레벨 4(완전 자율 주행) 자동차를 시장에 출시하는 데 필요합니다.

자율 드론은 인간 조종사가 없으므로 자율 자동차와 비슷한 요구 사항을 가지고 있습니다. 드론이 제어를 잃거나 비행 중에 고장을 일으키면 충돌하여 재산이나 생명을 해칠 수 있습니다. 드론은 인터넷 접근 지점에서 멀리 비행할 수 있으므로 에지 AI 기능이 필요합니다. 에지 AI 시스템은 아마존 프라임 에어와 같은 서비스에 필수적입니다. 이 서비스는 드론을 통해 패키지를 전달하는 것을 목표로 합니다.

에지 AI의 또 다른 사용 사례는 얼굴 인식 시스템입니다. 얼굴 인식 시스템은 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 카메라에서 수집된 데이터를 분석합니다. 보안과 같은 작업을 위해 작동하는 얼굴 인식 앱은 클라우드에 연결되지 않은 경우에도 신뢰할 수 있어야 합니다.

디지털 어시스턴트는 에지 AI의 또 다른 일반적인 사용 사례입니다. 디지털 어시스턴트는 구글 어시스턴트, 알렉사, 시리와 같은 스마트폰이나 다른 디지털 디바이스에서 작동할 수 있어야 하며, 인터넷에 연결되지 않은 경우에도 작동할 수 있어야 합니다. 디바이스에서 데이터를 처리하면 클라우드에 전달할 필요가 없으므로 트래픽을 줄이고 개인 정보를 보호하는 데 도움이 됩니다.